L’intelligence artificielle s’impose de plus en plus dans les processus de recrutement, offrant rapidité et efficacité.
Toutefois, bien que les technologies d’IA puissent aider les entreprises à améliorer leurs pratiques, elles ne sont pas exemptes de problèmes, notamment en matière de biais.
Les biais de l’IA dans le recrutement peuvent entraîner des discriminations non intentionnelles, perpétuant ou amplifiant des inégalités existantes. Il est donc crucial pour les départements des ressources humaines (RH) de reconnaître et de surmonter ces biais pour garantir des processus justes et inclusifs.
Comment apparaissent les biais dans l’IA de recrutement ?
L’IA est alimentée par des algorithmes qui apprennent à partir de vastes quantités de données. Ces données historiques, bien que précieuses, peuvent être imprégnées de biais humains ou sociaux.
Par exemple, si un algorithme est formé sur des données de recrutement passées où une majorité d’hommes ont été embauchés pour des postes techniques, il pourrait involontairement reproduire cette préférence pour les candidats masculins.
C’est exactement ce qui s’est produit dans le cas de l’outil de recrutement basé sur l’IA qu’Amazon a retiré de son usage après avoir découvert qu’il discriminait les femmes pour les postes techniques.
Les biais IA liés au recrutement peuvent se manifester sous différentes formes, notamment :
- Biais de genre : lorsqu’une IA favorise un genre par rapport à un autre, souvent basé sur des tendances historiques biaisées.
- Biais racial : lorsque les algorithmes sont formés sur des données reflétant des préjugés raciaux ou ethniques.
- Biais de diplôme : lorsque l’IA accorde une importance excessive aux antécédents éducatifs, excluant ainsi les candidats issus de parcours moins traditionnels mais tout aussi compétents.
Pourquoi ces biais posent problème dans le recrutement ?
Les biais peuvent non seulement reproduire les inégalités existantes, mais aussi les renforcer, les intensifier. Ces biais ont des conséquences importantes pour les candidats, car ils peuvent être injustement exclus des processus de sélection en raison de caractéristiques non pertinentes (comme leur sexe ou leur origine ethnique). Cela a un impact direct sur la diversité en entreprise, réduisant la richesse des perspectives et des talents au sein des équipes.
D’un point de vue légal et éthique, la discrimination liée à l’utilisation de l’IA dans le recrutement peut exposer les entreprises à des litiges coûteux et ternir leur réputation.
En Europe, la législation sur la non-discrimination est stricte, et les entreprises doivent s’assurer que leurs pratiques d’embauche, y compris celles automatisées par l’IA, sont conformes aux lois sur l’égalité des chances.
Reconnaître les biais dans les outils d’IA
Reconnaître les biais dans le recrutement n’est pas toujours simple. La première étape consiste à évaluer les données utilisées pour entraîner les algorithmes. Si ces données sont biaisées, le système lui-même aura tendance à reproduire ces biais. Par exemple, si une entreprise a historiquement recruté majoritairement des hommes blancs pour des postes de direction, l’algorithme pourrait privilégier ces profils.
Les professionnels des RH doivent également être vigilants sur les critères que les algorithmes prennent en compte. Si certaines caractéristiques telles que le sexe, l’âge ou l’origine géographique influencent trop fortement les décisions, cela pourrait signaler un problème. De plus, il est essentiel de tester régulièrement les outils d’IA pour détecter d’éventuelles tendances discriminatoires.
Surmonter les biais IA dans le recrutement
Heureusement, il existe plusieurs moyens de surmonter les biais de l’IA dans le recrutement, garantissant des processus plus justes et inclusifs :
Diversifier les données d’entraînement
Pour réduire les biais lié au recrutement, il est crucial de diversifier les données sur lesquelles les algorithmes sont formés. Cela signifie intégrer des données provenant d’une variété de sources et reflétant des groupes diversifiés en termes de genre, d’origine ethnique, d’âge et de parcours professionnel. Cette approche permet de créer des modèles plus équilibrés et inclusifs.
Intégrer des audits réguliers
Les entreprises doivent mettre en place des audits réguliers de leurs outils d’IA pour s’assurer que les processus de recrutement restent équitables. Cela inclut l’analyse des résultats pour repérer d’éventuelles anomalies ou tendances qui pourraient signaler des biais. Des équipes multidisciplinaires, comprenant à la fois des experts techniques et des professionnels RH, doivent être impliquées dans ces audits.
Une récente étude menée par la Northeastern University et l’USC a ainsi constaté que les posts concernant le recrutement de caissiers de supermarché sur Facebook étaient montrés à un public composé à 85 % de femmes. Tandis que les emplois dans les sociétés de taxi l’étaient à environ 75 % aux profils afro-américains.
Assurer la transparence des algorithmes
La transparence est essentielle pour comprendre comment les décisions sont prises par les outils d’IA. Les entreprises doivent exiger des fournisseurs de technologies d’IA des explications claires sur le fonctionnement des algorithmes. La « boîte noire » des algorithmes, où les décisions sont prises sans explication apparente, doit être évitée. En exigeant une transparence totale, les RH peuvent mieux évaluer l’impact potentiel des outils d’IA et identifier les risques de biais.
Maintenir l’intervention humaine
Bien que l’IA puisse automatiser de nombreuses tâches, il est crucial que les décisions finales en matière de recrutement soient supervisées par des humains. L’intervention humaine permet d’introduire un jugement nuancé et d’atténuer certains des biais potentiels de l’IA.
Par exemple, après une présélection automatisée, les recruteurs peuvent intervenir pour s’assurer que la diversité et l’inclusion sont respectées dans la phase finale de sélection.
Conclusion
L’introduction de l’IA dans le recrutement offre des avantages significatifs en termes d’efficacité, mais elle doit être utilisée avec prudence. Les biais de recrutement sont une réalité à laquelle les entreprises doivent faire face pour garantir des processus justes et inclusifs. En reconnaissant ces biais et en adoptant des stratégies pour les surmonter, les départements RH peuvent utiliser l’IA comme un outil puissant tout en respectant les valeurs d’équité et de diversité.
En fin de compte, l’IA ne doit pas remplacer le jugement humain, mais plutôt l’assister pour prendre des décisions éclairées et équilibrées. La clé pour les professionnels RH est de rester vigilants et de s’assurer que les algorithmes reflètent les valeurs de l’entreprise et non les préjugés du passé.
